International Water and Environment Congress, 22-24 March 2018, Bursa
Atıksu arıtma tesisleri (AAT), çoğunlukla standart işletme dokümanları ve/veya işletmecinin tecrübesine ve yapılan deneylere dayanılarak işletilmektedir. AATlerin optimal olarak işletilememesi, çevresel standartların sağlanamamasına, enerji, zaman ve sermaye kayıplarına ve bazı tesis problemlerine yol açabilmektedir. Özellikle kentsel AAT’ler işletilirken giriş ve çıkış suyunda çok sayıda parametre analiz edilmekte ve farklı sıklıklarla binlerce veri üretilmektedir. Kullanılmadan depolanan bu verilerin içerisinde çeşitli ilişkiler bulmak, çeşitli tahmin yöntemleriyle yeni veriler üretmek mümkün olmaktadır. Bu veriler arasındaki ilişkileri ve/veya etkileri ortaya çıkarmak ve faydalı sonuçlara ulaşmak son yıllarda araştırmacıların dikkatini çekmektedir. Bu çalışmada, güçlendirilmiş karar ağacı ve karar ormanı regresyonları, yapay sinir ağları ve doğrusal regresyon gibi farklı tahmin modelleri kullanılarak, Bursa Doğu AAT modellenmeye çalışılmıştır. Giriş verilerinden yola çıkılarak çıkış biyolojik oksijen ihtiyacı (BOİ) tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada, giriş atıksuyu BOİ, toplam askıda katı madde, toplam N, toplam P gibi parametrelerin yanında, meteorolojik ve operasyon veriler de girdi olarak kullanılmıştır. Farklı modellerin karşılaştırılması ortalama mutlak hata, karakök ortalama hatası gibi performans kriterleri ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde veri güdümlü tahmin modellerinin AAT çıkış parametreleri tahmininde etkin olduğu görülmüştür.